如何在R中使用pmml文件进行预测

我使用R中pmml库中的pmml函数创建了一个xml文件

adamodel_iOS=ada(label~.,data=train_iOS, iter=ntrees, verbose=TRUE, loss="ada", bag.frac=0.7, nu=0.1, control=defctrl, type="real")
Ptrain_iOS = predict(adamodel_iOS,newdata=train_iOS, type="prob")

library(pmml)
adapmml_iOS=pmml(adamodel_iOS)
saveXML(adapmml_iOS,"model_iOS.xml")

save.image()

在第一行的训练模型之后，我找到了训练数据的相应概率

现在我想使用这个xml文件对一组数据（基本上是训练集）生成预测。我在R怎么做？我看到在java和spark中，我们可以加载pmml函数生成的xml文件，然后有一些函数可以进行预测

基本上，我在R中寻找一个函数，它可以将这个xml文件作为输入，然后返回一个对象，该对象反过来将一些数据点作为输入，并返回它们具有标签0和1的概率

我找到了一个链接：

但这无助于查看PMML生产者和消费者列表。正如你所看到的，R被列为生产者而不是消费者。此外，还列出了R可以生成相应PMML文件的算法

用于PMML验证器、转换器以及使用PMML模型对数据进行评分的最全面的工具是ADAPA，它不是免费的

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KNIME是一个开源的拖放分析工具，它支持PMML文件的导入和导出（并非所有模型都支持，而且功能有限）。它还支持R、Python和Java。

如果您在R中训练模型，并且在R中使用模型，那么您为什么需要PMML呢？

predict（adamodel\u iOS）

有什么问题吗？我正期待着这个问题：我更大的目的是将这个模型传输到一个spark集群，对数百万个数据点进行预测。这就是我以pmml格式记录模型的原因。但是，由于adamodel生成的分数与Spark代码生成的分数不匹配，所以情况出现了问题。所以，为了调试，我想确保在将模型文档化为pmml格式的过程中没有任何变化。这就是为什么我想将pmml文件加载到R中，然后查看它是否预测的训练数据值与adamodel输出的值相同。R的

pmml

包的

pmml.ada（）

函数正在导出损坏的模型。不要浪费时间调试它。哦……这是个坏消息！你能告诉我一些关于pmml（adamodel_对象）故障的更多信息的来源吗。我的adamodel预测标签0或1，但在pmml（）调用后生成的xml文件包含-1和1作为标签。这些模型在某种意义上被破坏，因为某些树拆分条件的编码不正确。尝试开发一个玩具问题（例如，使用

iris

数据集，预测iris实例是否为versicolor）并亲自查看。